自然语言处理(NLP)进阶课程合辑 | CS685马萨诸塞大学

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2023-09-25 02:20:27

课程介绍

自然语言处理(NLP)是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学。NLP作为一种人工智能技术，现在已经无处不在——我们可以与手机交谈、使用网络回答问题、在社交媒体中讨论，甚至在人类语言之间进行翻译。CS685马萨诸塞大学NLP进阶课程，广泛关注自然语言处理的深度学习方法，详细讲解前沿技术点与典型应用。课程重点是神经语言模型和迁移学习——这两者都极大地推动了最先进的技术。课程基于Pytorch完成代码案例讲解，涵盖建模架构、训练目标和下游任务。手写重点与手敲代码的授课风格，能帮助大家更好地深入掌握相关知识。课程适用于有兴趣了解NLP前沿研究进展和熟悉机器学习基础知识的计算机科学/语言学研究生。

课程主题

课程官网发布了课程主题，ShowMeAI对其进行了翻译。

Languagemodeling（语言模型）
Neurallanguagemodels（神经语言模型）
Backpropagation（反向传播）
ImplementinganeurallanguagemodelinPyTorch（在PyTorch中实现神经语言模型）
Attentionmechanisms（注意力机制）
Transformersandsequence-to-sequencemodels（transformer和序列到序列模型）
TransferlearningforNLP（NLP的迁移学习）
BERT（BERT）
Questionanswering（问答系统）
BetterBERTs（BERT变种）
Scalinguplanguagemodeling&GPT-3（扩展语言模型规模和GPT-3）
Textgenerationdecodingandevaluation（文本生成解码和评估）
Paraphrasegeneration（释义生成）
Crowdsourcedtextdatacollection（众包文本数据收集）
Modeldistillationandsecuritythreats（模型蒸馏和抽取）
Retrieval-augmentedlanguagemodels（基于检索增强的语言模型）
ImplementingaTransformer（实现transformer）
vision+language（视觉与语言模型）
semanticparsing（语义解析）

课程资料

ShowMeAI对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

课件&笔记。PDF文件。覆盖Lecture1~21全部章节。
拓展阅读材料。PDF文件。20+课程推荐学习的相关论文。

课程视频

ShowMeAI将视频上传至B站，并增加了中英双语字幕，以提供更加友好的学习体验。推荐前往B站观看完整课程视频哦！

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